基于主动学习和TCM-EKNN的邮件过滤策略：解决维灾难问题

本文档探讨了一种创新的邮件过滤方法，针对当时机器学习和文本分类结合的邮件过滤领域中存在的挑战，即如何处理大量训练数据和高维特征向量导致的“维灾难”问题以及运算效率低下。该方法主要采用了证据理论K近邻方法（Evidence Theory Based K-Nearest Neighbors, EKNN）和直推式信度机（Transductive Confidence Machines, TCM）的思想。 作者提出了一种结合了TCM和EKNN的新型策略，旨在通过主动学习的方式解决这些问题。主动学习是一种智能的学习策略，它允许模型在有限的数据集中选择最具代表性和信息丰富的样本进行训练，而非被动地依赖大量的原始数据。这样可以减少训练样本的需求，降低维数灾难，同时减轻计算负担。 论文的核心内容包括以下几个关键点： 1. **背景与挑战**：阐述了当前邮件过滤领域的研究趋势和面临的挑战，尤其是在处理大规模训练数据和高维度特征空间时的效率问题。 2. **方法论**：引入了证据理论K近邻（EKNN），这是一种利用证据理论对邻居信息进行加权的分类方法，能够更好地处理不确定性。然后，将TCM算法融入其中，增强了模型的预测能力和泛化能力。 3. **主动学习应用**：提出采用主动学习策略来选择训练样本，这意味着系统会智能地挑选那些最能帮助模型提升性能的样本，而不是盲目地增加数据量。 4. **实验与结果**：文章可能详细描述了实验设计、数据集选择、模型性能评估等过程，以及通过主动学习和TCM-EKNN方法在实际邮件过滤任务中的效果对比。 5. **贡献与讨论**：总结了该方法相较于传统方法的优势，如降低维灾难、提高运算效率和分类精度，并可能对未来的邮件过滤研究方向提出了新的思考。 6. **作者与机构**：列出了作者的姓名及其所属机构，表明了合作背景，重庆邮电大学计算机科学与技术研究所和西南交通大学信息科学与技术学院的研究者共同参与了这项工作。 这篇2011年的论文提供了一种新颖的邮件过滤解决方案，展示了主动学习和证据理论K近邻方法的融合在解决邮件过滤问题上的潜力，具有较高的实用价值和学术价值。